8 No-Code платформ машинного обучения для мобильных разработчиков

Сейчас мы наблюдаем всплеск no-code AI-платформ. Все больше и больше компаний стремятся использовать возможности искусственного интеллекта для создания более интеллектуальных программных продуктов.

Но их создание для многих становится большим препятствием. Для стартапов непросто найти людей с соответствующим опытом в области машинного обучения, поскольку эта область постоянно развивается. Многие фирмы, вкладывающие огромные средства в найм инженеров с докторской степенью и опытом научных исследований в области машинного обучения, тем не менее, так и не запускают свои продукты.

Таким образом визуальные no-code инструменты помогают заполнить пробелы в области науки о данных и делают искусственный интеллект менее пугающим для нетехнических людей.

С их помощью компании могут быстро создавать датасеты, обучать и развертывать модели машинного обучения с минимальными знаниями программирования или вообще без них, оставаясь при этом в рамках бюджета.

Для разработчиков мобильных приложений это определенно благо, поскольку машинное обучение на устройствах сейчас очень востребовано. Уже не обязательно иметь докторскую степень в машинном обучении — любой может стать более креативным и самостоятельно обучить требуемые модели.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из лучших no-code инструментов машинного обучения, доступных прямо сейчас. Некоторые из них совершенно бесплатны, в то время как другие могут взимать с вас плату после прохождения тестового периода.

Тем не менее, каждый из этих инструментов поможет вам воплотить в жизнь ваши идеи и начать использовать ИИ прямо сейчас.

CreateML

После первоначального запуска внутри Xcode, сегодня CreateML — это независимое приложение для macOS, которое предлагает набор предварительно обученных шаблонов.

Использование трансферного обучения позволяет создавать собственные пользовательские модели. От классификаторов изображений до передачи стилей и обработки естественного языка и создания систем рекомендаций — CreateML охватывает почти все сферы применения ИИ. Все, что вам нужно сделать, это передать данные обучения и проверки в требуемых форматах.

Более того, вы можете точно настроить метрики и установить требуемое количество итераций перед началом обучения. CreateML предоставляет результаты проверки данных для таких моделей, как перенос стилей, в реальном времени. В конце концов, Create ML сгенерирует модель CoreML, которую вы сможете сразу использовать в своих iOS-приложениях.

Google AutoML

AutoML работает примерно так же, как CreateML, только в облаке.

Cloud AutoML от Google в настоящее время включает Vision (классификация изображений), Natural Language, AutoML Translation, Video Intelligence, Tables.

Они позволяют разработчикам с ограниченным опытом в машинном обучении создавать модели, соответствующие их потребностям. AutoML устраняет необходимость в понимании Transfer Learning или создании нейронных сетей, предоставляя возможность создавать модели просто из данных.

После завершения обучения модели вы можете протестировать и экспортировать модель в форматах .pb, .tflite, CoreML и т.д.

MakeML

MakeML — это инструмент, используемый для создания моделей обнаружения объектов и семантической сегментации.

Он реализован в виде приложения для macOS и позволяет создавать и управлять наборами данных (например, для аннотации объектов в изображениях). Интересно, что у MakeML также есть некоторые бесплатные готовые хранилища с наборами данных для компьютерного зрения, таким образом обучить нейронную сеть можно вообще всего за несколько кликов.

MakeML демонстрирует свой потенциал в спортивных приложениях, которые могут отслеживать мяч. Кроме того, у них есть учебные пособия для обучения моделей распознавания ногтей и картофеля, которые помогут любому разработчику понять машинное обучение.

Используя их встроенный инструмент аннотаций, который работает с видео, вы можете создать «соколиный глаз», который используется в играх в крикет и теннис.

Fritz AI

Fritz AI — это развивающаяся платформа машинного обучения, которая помогает преодолеть разрыв между разработчиками мобильных приложений и дата-сайентистами.

Разработчики iOS и Android могут быстро обучать и развертывать модели или использовать предварительно обученный SDK, который предоставляет готовую поддержку для передачи стилей, сегментации изображений и оценки поз.

Fritz AI Studio позволяет быстро превращать идеи в готовые к работе приложения, предоставляя инструменты аннотации данных и синтетические данные для создания наборов данных.

Платформа машинного обучения Fritz AI также предоставляет решения для переобучения моделей, аналитики, простого развертывания и защиты от злоумышленников.

RunwayML

Вот еще одна отличная платформа машинного обучения, разработанная специально для начинающих AI-разработчиков. Она предоставляет восхитительный визуальный интерфейс для быстрого обучения моделей от генерации текста и изображений (GAN) до захвата движения, обнаружения объектов и т.д. И все это без необходимости писать код.

RunwayML уже содержит ряд готовых моделей, начиная от улучшения разрешения изображений и заканчивая удалением фона и переносом стилей.

Хотя экспорт моделей из их приложений является платным, дизайнеры  всегда могут использовать мощь предварительно обученных генеративно-состязательных сетей для синтеза новых изображений из своих прототипов.

Их Generative Engine, который синтезирует изображения по описанию, является лучшим примеров использования платформы. Вы можете загрузить их приложение на macOS, Windows или использовать его напрямую в браузере (в настоящее время это в стадии бета-тестирования).

Obviously AI

Obviously AI использует обработку естественного языка для выполнения сложных задач над данными. Идея состоит в том, чтобы загрузить набор данных, выбрать столбец для прогноза, ввести вопросы на естественном языке и оценить результаты.

Платформа обучает модель машинного обучения, выбирая подходящий для вас алгоритм. Таким образом, всего за несколько кликов вы можете получить прогноз — будь то прогноз дохода или прогнозирование спроса на товары. Это невероятно полезно для малых и средних предприятий, которые хотят окунуться в сферу искусственного интеллекта, не имея собственной команды по анализу данных.

Очевидно, что ИИ позволяет интегрировать данные из других источников, таких как MySQL, Salesforce, RedShift и т.д. Итак, не зная, что такое  линейная регрессия и классификация текста, вы можете использовать их платформу для прогностического анализа ваших данных.

SuperAnnotate

Помимо обучения модели,  при разработке проектов машинного обучения сама обработка данных отнимает много времени. Очистка и маркировка данных, безусловно, может занять много часов, особенно когда вы имеете дело с тысячами изображений.

SuperAnnotate — это платформа аннотаций на базе искусственного интеллекта, которая использует возможности машинного обучения (в частности, трансферное обучение) для ускорения процесса аннотации данных. Используя их инструменты для аннотирования изображений и видео, вы можете быстро аннотировать данные с помощью встроенных прогнозных моделей.

Таким образом, создание наборов данных для обнаружения объектов и сегментации изображений станет намного проще и быстрее. SuperAnnotate также обрабатывает дублирующиеся аннотации данных, которые часто встречаются в видеокадрах.

Teachable Machine

И последнее, но не менее важное — еще одна no-code платформа машинного обучения от Google. В отличие от AutoML, который удобен для разработчиков, Teachable Machines позволяет быстро обучать модели распознавания изображений, звуков и поз прямо из браузера.

Вы можете просто перетащить файлы, чтобы научить свою модель, или использовать веб-камеру, чтобы быстро и просто создать набор данных из изображений или звуков. Teachable Machine использует библиотеку Tensorflow.js в вашем браузере и гарантирует, что данные о ваших тренировках останутся на устройстве.

Это, безусловно, большая помощь со стороны Google для людей, которые хотят попробовать машинное обучение без каких-либо знаний в области программирования. Окончательную модель можно экспортировать в форматы Tensorflow.js или tflite, затем ее можно будет использовать на ваших веб-сайтах или в приложении. Вы также можете преобразовать модель в разные форматы с помощью Onyx.

Вывод

Можно увидеть, что no-code платформы машинного обучения преодолевают разрыв между настоящими дата сайентистами и простыми разработчиками. Хотя универсального решения не существует, вы наверняка сможете подобрать первичную платформу для построения нужной модели или создания наборов данных.

Более того, с такими инструментами работать с машинным обучением намного интереснее. Например, SnapML — еще один отличный no-code инструмент машинного обучения, который позволяет вам обучать или загружать собственные модели в Snap Lenses. Это, безусловно, помогает инди-разработчикам и авторам раскрыть свой творческий потенциал для миллионов людей.

Спасибо за прочтение!

Источник